1 训练的时候 loss 不下降模型结构问题。当模型结构不好、规模小时,模型对数据的拟合能力不足。训练时间问题。不同的模型有不同的计算量,当需要的计算量很大时,耗时也会很大权重初始化问题。常用的初始化方案有…
尝试增加训练样本。使用数据增强技术（如翻转、旋转、缩放、剪裁等）也可以创造出更多的训练数据。
训练loss不下降原因集合 原⽂：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明⽹络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明⽹络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test ...
train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。
loss不下降,训不动 可能是学习率太大, 但也有可能也是因为数据给错了。。
神经网络训练loss不下降原因集合
可以判定问题的原因来自两方面,一方面是模型过拟合,另一方面是训练集和测试机的数据域不同。 一、问题定位: 至于问题的定位排查,建议按照先易后难的角度,也就是先排查训练集和测试集是否存在数据域的不同,再排查模型是否过拟合。 1.关于数据域的排查
霸控**ll上传Pytorchloss 今天小编就为大家分享一篇解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 (0)踩踩(0) 所需:1积分 冲突域和广播域区别.docx 2024-12-23 03:48:37 积分:1 Python 3-3.11.5 ...
训练集loss下降,验证集loss不变 训练集loss下降,验证集loss不变,是模型出现了过拟合的情况。过拟合是指机器学习中常见的一种模型表现形式,指的是模型在训练数据上的表现比在测试数据上的表现要好,即模型很好的拟合训练数据,但是对于新数据的预测能力差。因此,当训练集Loss下降,而验证集Loss不变时,说明模型出现了...
训练集 loss 下降,验证集 loss 不变 训练集 loss 下降,验证集 loss 不变,是模型出现了 过拟合的情况。过拟合是指机器学习中常见的一种模型表 现形式,指的是模型在训练数据上的表现比在测试数据上 的表现要好,即模型很好的拟合训练数据,但是对于新数 据的预测能力差。因此,当训练集 Loss 下降,而验证集 Loss...